 Det finnes mange definisjoner av data, men hva stemmer definitivt ikke?

Hva mener vi med datafisering?

Hvor finner vi data?

Hvilken av disse påstandene om metadata er usann?

Hvilke av disse eksemplene er et steg fra dataenes livssyklus? 

Hvorfor skal jeg bry meg om data?

Data er verdens mest verdifulle ressurs (og du eier litt av den)

Hva er egentlig data?

Datafisering og digital transformasjon

Dataenes livssyklus

Hvilket av disse eksemplene handler om analytiske data?

Hvilke av disse påstandene stemmer best om digitale tvillinger? 

Hvilke av disse svaralternativene er en rettighet du har i henhold til GDPR?

Hvorfor ble appen Smittestopp i første omgang stanset? 

Hva slags data skaper jeg – og hva skjer med dem?

Dataisfjellet

Din digitale skygge

Slik beskytter du dine data og ditt personvern

Data og personvern fra et etisk perspektiv

Hva er riktig om data science?

Hvilken av disse definisjonene passer best for data literacy?

Hvilket av disse utsagnene er du enig i? Marker det du mener er riktig:

Hvilke muligheter og utfordringer gir data?

Hvem bruker data i dag – og hvordan

Utfordringer vi kan løse med data

Data literacy

Derfor er data gull verdt (og verdt å verne om)

Klarte du å holde tunga rett i munnen gjennom denne seksjonen? Hvordan var dette med bits og bytes igjen? Marker korrekte påstander

Hva er hensikten med programmeringsspråk?

Hva er SSD et eksempel på?

Hvordan fungerer data, datamaskiner og programmering?

Bits og bytes

Datamaskiner og databehandling

Eksempler på digitale data: Lyd og bilde

Hva er egentlig koding?

Hva har vi lært om nettet? Hvilke av disse påstandene stemmer?

Hva gjør HTTP-protokollen?

Hva kalles det øverste nivået i nettskyen?

Hvilke teknologier er data avhengig av?

Nettverk, internett og protokoller

Nettskyen

Hvilken påstand om kunstig intelligens er feil?

Hvilke av forslagene er måter å trene en maskinglæringsalgoritme?

Hva er den grunnleggende ideen bak digitale tvillinger?

Hvilke av disse påstandene om tingenes internett er korrekte?

… og hvilke teknologier er avhengig av data?

Kunstig intelligente systemer

Tingenes internett

Digitale tvillinger

Informasjonssikkerhet handler om  …

Hva er forskjellen på et datavirus og en dataorm?

Hva slags kryptering benytter BankID?

E-poster fra tilsynelatende seriøse aktører som vil få deg til å klikke på lenker og oppgi sensitiv informasjon, kalles hva?

Hvordan sikrer vi dataene og datasystemene?

Hva innebærer digital sikkerhet?

Hvordan blir vi angrepet?

Slik sikrer vi oss

Teknologi og sånn

Hva er et API?

Hva kan vi bruke en sensor til? Marker den mest presise beskrivelsen

Hva er interne data?

Hva mener vi når vi sier ustrukturerte data?

Hvor finnes data – og hvordan samler vi dem inn?

Slik samler vi inn data

Kategorier av data

Interne og eksterne data

Lagring av data 

Hvilken av disse påstandene om GDPR stemmer ikke?

Hvilke av disse svaralternativene er en del av de seks grunnlagene som GDPR legger til grunn for behandling av data?

Hva er riktig om en databehandleravtale?

Hvilke data har jeg lov til å samle inn?

GDPR

Behandlingsgrunnlag

Personvernprinsippene og sensitive opplysninger

Anonymisering, profilering og automatiserte avgjørelser

Slik får vi tak i data

Hvilke av disse faktorene er viktige for å sikre komplette og korrekte data?

I et gitt prosjekt, hva er viktig når du driver med opprydding i dataene?

Hvilken påstand er mest presis om data bias? 

Hvordan kvalitetssikrer og klargjør vi data?

Datakvalitet

Slik får vi orden i dataene

En dag i en data scientist sitt liv 

Hvilke påstander om relasjonsdatabaser stemmer?

Hvilke krav stilles til en primærnøkkel?

Hvilke av disse definisjonene stemmer?

Hva er en database – og hvordan fungerer det?

Databasens «månelanding»

Relasjonsdatabaser

Hva slags relasjoner finnes i databasen? 

Nøkler i databaser 

Gjør dataene brukbare

Hvilke påstander om analyse under stemmer ikke?

Hvilke av følgende alternativ er vanlige verktøy innen dataanalyse?

Under ser du fire definisjoner på deskriptive teknikker. Hvilke er korrekte?

Hvilke teknikker brukes for å analysere data?

Analyse: Hva, hvordan – og hvorfor

Verktøy for dataanalyse

Statistikk

Sannsynlighet

Maskinlæring

Data mining 

Hvilken påstand stemmer ikke?

Det finnes mange ulike visualiseringer – hvilke har vi snakket om i denne seksjonen?

Hva stemmer om dashbord?

Hva gjør vi med analysen?

Dataanalyse i en rapport

Når data blir synlig: Visualisering

Dashbordet

Hva er sant om automatisering? 

Hvilke av disse alternativene er eksempler på oppgaver en robot kan mestre?

Hvilken av disse påstandene er sanne?

Slik setter vi datakunnskapen ut i livet

Automatisering, robotikk og digitale tvillinger

Slutten på reisen – men også starten

Ta data i bruk

Spør du idrettsutøvere hvordan hverdagen deres ser ut, vil de svare at mesteparten av tiden går med til 

. De trener, restituerer, analyserer og gjør seg klare til det ene øyeblikket hvor summen av forberedelsene forhåpentligvis skal vise seg i form av et godt resultat.

Omtrent det samme svaret vil du få fra en som jobber med å nyttiggjøre seg av data.

På samme måte som at det ligger det masse hardt arbeid – trening, restitusjon, kosthold og analyse – bak idrettsutøverens imponerende og eksplosive prestasjon, ligger det altså et viktig forarbeid til grunn for nyttiggjøring og bruk av data.

I dette kapittelet skal vi lære om en del av det som går inn i dette forarbeidet.

Innsikt

Derfor jobber vi «baklengs» med data

Kapittel 4

Dette lærer du!